企业要是着手去开展知识库项目的建设工作，十个里头有九个最终都没能搞出个什么名堂来。
这倒不是说技术层面不够行，而是组织方面的配套工作没能跟得上步伐。
前两天有位客户跑来找我进行沟通交流，说打算给每位员工配备一个智库顾问，把过去几年优秀同事做出的case总结成经验与方法论，并且统统把它们塞进系统当中去。想法倒是挺好，但我听完后的第一反应就是，这事儿可悬乎得很。
悬在哪里呢？就悬在他压根没琢磨明白谁来运用它、怎么去运用它、以及由谁来开展维护工作上。
交流了一个钟头的时间，我把这堆问题挨个抛给了他。他起初神态还有点紧绷，后来肉眼可见地放松了下来。他表示，自己之前确实没考量过这些方面。
头一个问题，评估流程倒是建立起来了，可由谁来负责开展执行工作呢？知识库绝非建设完毕就万事大吉，得有人源源不断地往里填充内容，有人对准确度进行审核，有人借助反馈做出调整。这些活计究竟由谁来干？技术团队？业务团队？还是专门组建一个知识运营小组？不少公司觉得这属于技术团队的职责，但技术团队并不懂业务，他们咋判定内容准不准？要是让业务团队自行开展维护工作，他们每天忙着冲业绩，谁又有闲暇顾及这一块？
第二个问题，内容该怎么进行分层分级处理？为了确保准确度，通常得把内容开展严格的分层分级处理才行。哪些属于官方确认的标准答案，哪些属于个人经验总结，哪些尚在验证环节不能直接拿来选用。这个标准由谁来制定？定完了又由谁来落实执行？要是所有内容全混在一块儿，员工查到一个答案也不晓得靠不靠谱，慢慢地就不信任这套系统了。
第三个问题，是否存在高频运用的场景？要是没有高频运用的场景，那么项目一上线必定陷入闲置状态。在你的团队里，谁会天天去打开它？是客服查询话术？销售查询产品参数？还是新人培训期间查阅流程？要是连这个都没法想明白，那么这个知识库建出来纯粹就是摆设。我见过太多企业，砸大价钱建了系统，末了只有培训时才打开一回，平日里根本无人问津。
第四个问题，由谁开展维护工作？没人去开展维护工作的知识库，上线那天便是死亡倒计时的起点。文档会变得过时，业务会发生变动，人员也会流动。三个月不去更新，里头的内容便开始腐烂。半年不去开展维护工作的话，员工点开一瞧，发觉信息全都是错的，往后也就再也不会去打开了。维护并非一锤子买卖，而是每天都得有人盯着，有人进行更新，有人把过期内容清理掉才行。
第五个问题，三边能够对接上的地方，才具备做成首批场景的机会。啥叫三边？一边是业务痛点，一边是数据积累，同时另一边是技术能力。三边全都对接上了，场景方可运转起来。调研结果得出的优先级，或许跟先前的设想截然不同。很多时候你以为最迫切需要知识库的是销售团队，结果调研完毕才发现客服才是最高频的用户群体。
我把这些问题罗列完毕，同他讲，组织层面的支持工作，务必要比技术落地更早推行才行。并非先建系统再去琢磨怎么运用，而是先琢磨明白谁来运用、怎么运用、谁来开展维护工作，随后再决定建设什么系统。
他讲，那我回去再好好琢磨琢磨。
我说，这一问题必须得有人挑明才行。不少人做项目，起始方向就跑偏了，可没人敢去泼冷水。待到项目做完了才察觉没人去运用它，那时候可就晚了。
当然，否定完客户的方向，绝不能拍拍屁股就走人。我替他做了拆解分析，告知他哪些地方能够进行调整，哪些地方能够先搁一搁。这一个钟头没白聊，起码帮他省下了好几个月的弯路。
有人觉得把文档丢给AI，AI运算完毕回答员工问题，这事便大功告成了。我觉得不太现实。AI所能做到的是辅助工作，绝非替代。真正具有价值的是那些经验与方法论本身，并非AI。AI仅仅是让它们更易于被找寻到罢了。要是经验本身不去沉淀、不去更新、不去开展维护工作，AI也帮不了你。
知识库项目的核心所在，向来不是技术，而是运营。是有人源源不断地往里填充优质内容，有人持续开展维护更新工作，有高频场景促使其被运用。这三件事要是做不到，项目必定完蛋。
技术能够购买，运营只能依靠自身扛起来。
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